安強(qiáng)身，劉俊杰

(1. 濟(jì)南大學(xué) 商學(xué)院，山東 濟(jì)南 250002； 2. 濟(jì)南大學(xué) 山東省資本市場(chǎng)創(chuàng)新發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新中心，山東 濟(jì)南 250002)

數(shù)字化是現(xiàn)代世界最具革命性的變化之一，是創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)和信息社會(huì)發(fā)展的重要變革[1]。2016年，習(xí)近平總書(shū)記提出要“加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)”。自2017年以來(lái)，不論是黨的十九大還是黨的十九屆四中、五中全會(huì)，有關(guān)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、建設(shè)“數(shù)字中國(guó)”，以及將數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素參與分配、推進(jìn)數(shù)據(jù)市場(chǎng)化改革的政策和規(guī)劃不斷出臺(tái)。推動(dòng)以數(shù)據(jù)要素為核心的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，已經(jīng)成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力提升的關(guān)鍵。黨的十九屆六中全會(huì)進(jìn)一步指出中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力和保障之一是供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，而深化中國(guó)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革中強(qiáng)調(diào)要適應(yīng)數(shù)字化趨勢(shì)，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)改造，發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。

在政策推動(dòng)下，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)近年來(lái)取得了快速發(fā)展，對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)持續(xù)增強(qiáng)?！稊?shù)字中國(guó)發(fā)展報(bào)告(2020年)》指出2020年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)總量已位居世界第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重達(dá)到7.8%。另外，黨的十九大報(bào)告明確提出“要推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革，提高全要素生產(chǎn)率”，全要素生產(chǎn)率的提升已成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心動(dòng)力。那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是否有助于提升全要素生產(chǎn)率？如果有助于提升全要素生產(chǎn)率，其路徑又是怎樣的？厘清這些問(wèn)題，無(wú)疑對(duì)中國(guó)高質(zhì)量發(fā)展新動(dòng)能的挖掘、培育具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

因此，本文的主要研究?jī)?nèi)容為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)全要素生產(chǎn)率的作用與路徑，可能存在的創(chuàng)新點(diǎn)有以下幾點(diǎn)：第一，豐富了提升地區(qū)全要素生產(chǎn)率驅(qū)動(dòng)因素的研究視角，檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率提升的影響；第二，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)按構(gòu)成分解為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性；第三，采用中介效應(yīng)模型對(duì)“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化-產(chǎn)業(yè)數(shù)字化-全要素生產(chǎn)率”這一路徑進(jìn)行檢驗(yàn)，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)部出發(fā)探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升地區(qū)全要素生產(chǎn)率的具體作用路徑。

一、文獻(xiàn)綜述

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，相關(guān)研究經(jīng)歷了信息經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的探索過(guò)程[2]。筆者梳理已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，早期有關(guān)信息經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究較多，且結(jié)論普遍認(rèn)為信息化和互聯(lián)網(wǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正面影響顯著。這種影響主要是通過(guò)信息基礎(chǔ)設(shè)施的完善[3-5]、互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的普及[6]等促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展，學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)移到作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新引擎的數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。機(jī)器智能的運(yùn)用可以使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率提升更多，同時(shí)對(duì)中低端勞動(dòng)力產(chǎn)生極強(qiáng)的替代作用[7]。發(fā)展到信息經(jīng)濟(jì)高級(jí)階段的數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指“數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素推動(dòng)既有生產(chǎn)要素重新配置，引發(fā)生產(chǎn)方式和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)根本性變革的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)或經(jīng)濟(jì)形態(tài)”[8]。雖然衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)目前尚未統(tǒng)一，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的相關(guān)研究成果卻在不斷豐富。理論研究認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能為中國(guó)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)提供更好的匹配機(jī)制和創(chuàng)新激勵(lì)[9]。趙濤等人采用互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的代理指標(biāo)，研究表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠通過(guò)提高創(chuàng)業(yè)活躍度進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[10]。相關(guān)實(shí)證分析還表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠直接或間接通過(guò)提升效率、優(yōu)化結(jié)構(gòu)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[11]以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在非線性影響，只有當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)超過(guò)單一門限值時(shí)其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用才會(huì)顯著[12]。另外，由于地區(qū)資源稟賦的不同，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響也存在區(qū)域異質(zhì)性[13-14]。

雖然國(guó)內(nèi)外學(xué)者已運(yùn)用不同方法、數(shù)據(jù)考察了信息經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的影響，但是數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，還直接影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，這主要從數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響得以體現(xiàn)。以國(guó)家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)作為政策變量的研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立顯著提高了區(qū)域全要素生產(chǎn)率，且這種促進(jìn)作用主要由技術(shù)進(jìn)步主導(dǎo)[15]。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生產(chǎn)生活的加速滲透，其對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響也更加多元化，將全要素生產(chǎn)率的增進(jìn)分解為技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率是必要的，少數(shù)學(xué)者基于省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，得出以下幾個(gè)結(jié)論：數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)了技術(shù)效率提升，對(duì)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生阻礙[16]；數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)效率的影響大于對(duì)技術(shù)進(jìn)步的效應(yīng)[17]。

筆者梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，部分學(xué)者將互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展等同于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，難以有效、全面評(píng)判數(shù)字經(jīng)濟(jì)的價(jià)值。另外，雖然部分文獻(xiàn)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率作用明顯，但這種作用是由技術(shù)進(jìn)步還是技術(shù)效率主導(dǎo)？這一問(wèn)題較少涉及，且有所爭(zhēng)議。鑒于此，本文選取數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的兩個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)；構(gòu)建計(jì)量模型探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升地區(qū)全要素生產(chǎn)率主導(dǎo)效應(yīng)的差異，這對(duì)于如何提升地區(qū)全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義；由于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展側(cè)重點(diǎn)有所不同，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化側(cè)重于新興技術(shù)創(chuàng)新，而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化側(cè)重于數(shù)字技術(shù)在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用，進(jìn)一步將數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性進(jìn)行分析，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用的異質(zhì)性；此外，本文還從“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化-產(chǎn)業(yè)數(shù)字化-全要素生產(chǎn)率”這一內(nèi)部影響機(jī)制出發(fā)，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升地區(qū)全要素生產(chǎn)率的路徑，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何更好地提升地區(qū)全要素生產(chǎn)率建言獻(xiàn)策。

二、理論分析與研究假說(shuō)

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和全要素生產(chǎn)率

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展已深刻影響著中國(guó)居民的生活和企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)的作用不僅表現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比重的提升，也體現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效的作用上。新古典經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為全要素生產(chǎn)率是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的重要源泉，是發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和提質(zhì)增效的關(guān)鍵。那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)全要素生產(chǎn)率具有怎樣的影響？1957年FARRELL將全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的變化[18]。進(jìn)一步地，如果數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率具有顯著的正向影響，那么其作用主要是通過(guò)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步還是技術(shù)效率提升全要素生產(chǎn)率？上述兩大問(wèn)題的認(rèn)識(shí)和辨析，不僅有助于我們正確認(rèn)識(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的作用與價(jià)值，也有助于尋求和探索促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑。

資本積累和人口紅利是改革開(kāi)放以來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿?，但是近年?lái)資本存量增速放緩，勞動(dòng)力的貢獻(xiàn)率下降[19]。在此背景下，只有提高全要素生產(chǎn)率才能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為提高地區(qū)全要素生產(chǎn)率的重要途徑[15]。進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素，必然會(huì)突破傳統(tǒng)生產(chǎn)要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的制約，形成倍增效應(yīng)，拓展新興技術(shù)的應(yīng)用范圍，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和制度創(chuàng)新，進(jìn)而有效解決產(chǎn)業(yè)之間的要素流通不暢、準(zhǔn)入門檻高等問(wèn)題，推動(dòng)高生產(chǎn)率企業(yè)的進(jìn)入和低生產(chǎn)率企業(yè)的退出，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高。

技術(shù)進(jìn)步已經(jīng)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期動(dòng)力，這一認(rèn)識(shí)被世界各國(guó)政府和企業(yè)所普遍認(rèn)可。進(jìn)入數(shù)字信息時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等信息技術(shù)成為數(shù)字科技的主要構(gòu)成，各類數(shù)字化、信息化的技術(shù)被運(yùn)用到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)各個(gè)領(lǐng)域，呈現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化，推動(dòng)了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此外，經(jīng)濟(jì)是技術(shù)的一種表達(dá)，并隨技術(shù)進(jìn)步而進(jìn)化[20]，數(shù)字科技具有顯著的技術(shù)演化特征，各項(xiàng)技術(shù)更新迭代速度非?？?，應(yīng)用成本持續(xù)降低。數(shù)字經(jīng)濟(jì)在與不同產(chǎn)業(yè)融合的過(guò)程中，既可以與其他技術(shù)相協(xié)調(diào)，發(fā)揮技術(shù)溢出效應(yīng)，又可以在推動(dòng)不同領(lǐng)域技術(shù)、業(yè)務(wù)相互融合的過(guò)程中催生技術(shù)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新，產(chǎn)生跨領(lǐng)域創(chuàng)新性成果，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域的信息共享和融合創(chuàng)新。進(jìn)一步地，數(shù)字科技不僅會(huì)促進(jìn)不同領(lǐng)域的融合創(chuàng)新，也會(huì)通過(guò)數(shù)字科技平臺(tái)，將企業(yè)、消費(fèi)者等不同主體聯(lián)系起來(lái)，將創(chuàng)新的供給方和需求方緊密連接，提高不同主體之間的創(chuàng)新匹配效率，使科學(xué)轉(zhuǎn)化為技術(shù)的效率得以提高。因此，可以認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高能夠促進(jìn)一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步。

從數(shù)字經(jīng)濟(jì)與技術(shù)效率的關(guān)系看，數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)要素具有海量、低成本的優(yōu)勢(shì)。數(shù)字時(shí)代中，市場(chǎng)信息更加公開(kāi)透明，數(shù)字化與信息化不僅有效降低交易成本，也顯著提高了要素市場(chǎng)化配置效率。同時(shí)，新一代信息技術(shù)同步賦能供需兩側(cè)，拓展了傳統(tǒng)供應(yīng)鏈模式，逐步打破傳統(tǒng)的供需模式，推動(dòng)形成更具交互性、開(kāi)放性、共享性的經(jīng)濟(jì)生態(tài)系統(tǒng)。企業(yè)利用信息技術(shù)，能夠大大增強(qiáng)獲取和傳遞信息的準(zhǔn)確性、及時(shí)性，進(jìn)而提高經(jīng)營(yíng)決策效率。更進(jìn)一步地，新興技術(shù)可以形成兼具規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)及長(zhǎng)尾效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，更好地匹配供需，完善價(jià)格機(jī)制，提高經(jīng)濟(jì)均衡水平[9]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下的商品和服務(wù)在最初的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，通常會(huì)面臨較高初始成本，但生產(chǎn)的邊際成本會(huì)不斷降低，規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)會(huì)不斷凸顯[21]。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)可以協(xié)調(diào)企業(yè)間分工協(xié)作，提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，降低差異化成本，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)效益提升，實(shí)現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增、范圍經(jīng)濟(jì)顯著。

由此可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅有助于技術(shù)進(jìn)步，也有助于技術(shù)效率的提升。依據(jù)FARRELL對(duì)全要素生產(chǎn)率形成的分類認(rèn)識(shí)[18]，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率提升了全要素生產(chǎn)率，但兩者中哪一個(gè)的作用更強(qiáng)？已有研究缺乏足夠證據(jù)說(shuō)明。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H1a：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高，這種促進(jìn)作用主要由技術(shù)進(jìn)步主導(dǎo)。

H1b：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高，這種促進(jìn)作用主要由技術(shù)效率主導(dǎo)。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性

中國(guó)實(shí)施數(shù)字強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，高度重視數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，電信業(yè)的基礎(chǔ)支撐作用不斷增強(qiáng)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善，為中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)不斷滲透融合，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化重塑了社會(huì)生產(chǎn)力，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心構(gòu)成。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化側(cè)重于新興技術(shù)創(chuàng)新，而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化側(cè)重于數(shù)字技術(shù)在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用。那么，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提高的過(guò)程中，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化影響全要素生產(chǎn)率提高的路徑就可能會(huì)存在一定差異。

數(shù)字產(chǎn)業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)。在數(shù)字產(chǎn)業(yè)構(gòu)成中，數(shù)據(jù)化的知識(shí)和信息成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，推動(dòng)了社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展和生產(chǎn)關(guān)系變革。王俊豪等認(rèn)為，數(shù)字產(chǎn)業(yè)更能體現(xiàn)當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展特征[22]。數(shù)字產(chǎn)業(yè)是技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，增長(zhǎng)動(dòng)力強(qiáng)勁，數(shù)字技術(shù)催生智能化、平臺(tái)化的產(chǎn)業(yè)迅速崛起。從創(chuàng)新活力來(lái)看，數(shù)字產(chǎn)業(yè)成為全球創(chuàng)新最活躍的領(lǐng)域，《2020年數(shù)字中國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告》的數(shù)據(jù)顯示，2018年全球創(chuàng)新企業(yè)1 000強(qiáng)榜單中，數(shù)字企業(yè)占比為33.5%，研發(fā)投入占總研發(fā)投入比重近40%。此外，中國(guó)中關(guān)村等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園不斷建立，高新技術(shù)人才引進(jìn)政策不斷出臺(tái)，為數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了良好基礎(chǔ)?？梢钥闯?，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展，促進(jìn)了新興技術(shù)創(chuàng)新，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展引來(lái)了全新增長(zhǎng)動(dòng)力，推動(dòng)了技術(shù)進(jìn)步。據(jù)此本文提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化通過(guò)技術(shù)進(jìn)步作用于全要素生產(chǎn)率。

產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)利用數(shù)字技術(shù)對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行升級(jí)，進(jìn)而提升產(chǎn)量、降低成本的效率增進(jìn)過(guò)程[23]。LIPSEY et al.提出信息技術(shù)在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的滲透和融合過(guò)程中可以促使生產(chǎn)率的提升[24]。如同信息技術(shù)具備的滲透性，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字化產(chǎn)業(yè)同樣具備這種性質(zhì)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的滲透融合已經(jīng)成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。但是，數(shù)字技術(shù)向不同產(chǎn)業(yè)的滲透融合存在較大差異，具有典型的非均衡性特征。已有研究表明，這種差異表現(xiàn)在第三產(chǎn)業(yè)優(yōu)于第二產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)優(yōu)于第一產(chǎn)業(yè)的逆向滲透特征[25]。數(shù)字信息技術(shù)不斷發(fā)展，企業(yè)將會(huì)不斷獲得海量數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)增加的基礎(chǔ)上，企業(yè)將不斷獲取數(shù)據(jù)分析對(duì)經(jīng)營(yíng)決策的支撐。一方面，數(shù)據(jù)能夠優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部程序性業(yè)務(wù)流程，數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，程序性的業(yè)務(wù)由計(jì)算機(jī)替代人工操作，實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)營(yíng)，減少信息誤差，提高業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率；另一方面，通過(guò)數(shù)據(jù)化分析，企業(yè)能夠?qū)I(yè)務(wù)流程實(shí)施系統(tǒng)且全面的監(jiān)督，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。可以看出，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化主要是企業(yè)對(duì)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，其結(jié)果可能體現(xiàn)在通過(guò)提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策效率、生產(chǎn)效率，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提高。據(jù)此本文提出如下假設(shè)：

H3：產(chǎn)業(yè)數(shù)字化通過(guò)技術(shù)效率作用于全要素生產(chǎn)率。

(三)數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升全要素生產(chǎn)率的路徑

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是信息經(jīng)濟(jì)的高級(jí)形態(tài)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)更能體現(xiàn)當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展特征[22]。數(shù)字產(chǎn)業(yè)具有高滲透性特征[26]，這種高滲透性使得生產(chǎn)要素、生產(chǎn)關(guān)系和生活方式呈現(xiàn)全面數(shù)字化[27]，促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字技術(shù)、軟件和信息服務(wù)是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展基礎(chǔ)，為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化提供技術(shù)支持[28]，而數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心生產(chǎn)要素，其本身不能產(chǎn)生價(jià)值，主要是通過(guò)價(jià)值倍增、資源優(yōu)化、投入替代等機(jī)制來(lái)創(chuàng)造價(jià)值[29]。有研究認(rèn)為，數(shù)據(jù)要素和傳統(tǒng)要素的融合在驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)效率提升的同時(shí)，優(yōu)化了傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的配置，提高了全要素生產(chǎn)率[23]。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H4:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化主要通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高地區(qū)全要素生產(chǎn)率。

三、計(jì)量模型、變量選取和數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)計(jì)量模型

為探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率影響，構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)假設(shè)H1

indexi,t=α0+α1dei,t+αjcontroli,t+μi+ωi+εi,t

(1)

式中：indexi,t為被解釋變量，在下文分別帶入全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率；dei,t為數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指標(biāo)；controli,t為省際層面的控制變量，包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、金融發(fā)展水平、投資水平、政府干預(yù)和城鎮(zhèn)化水平；α0為截距項(xiàng)；α1和αj為待估參數(shù)；μi和ωi分別代表地區(qū)和時(shí)間固定效應(yīng)；εi,t為擾動(dòng)項(xiàng)。同時(shí)考慮到影響全要素生產(chǎn)率的潛在因素也會(huì)影響技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率，即基準(zhǔn)回歸方程之間的殘存項(xiàng)可能是相關(guān)的，因此本文采用似不相關(guān)回歸模型(SUR)，提高基準(zhǔn)回歸方程估計(jì)效率和穩(wěn)健性。

進(jìn)一步地，考慮到數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)全要素生產(chǎn)率影響存在差異，按照假設(shè)H2和假設(shè)H3，本文進(jìn)一步將數(shù)字經(jīng)濟(jì)細(xì)分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個(gè)維度，探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性。

indexi,t=β0+β1sci,t+βjcontroli,t+μi+ωi+εi,t

(2)

indexi,t=β0+β1csi,t+βjcontroli,t+μi+ωi+εi,t

(3)

式中：sci,t和csi,t分別表示數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平，β0代表截距項(xiàng)，β1和βj表示待估參數(shù)，其余變量含義同上。

借鑒溫忠麟等的做法[30]，構(gòu)建中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)假說(shuō)H4。方程(4)是對(duì)總效應(yīng)的估計(jì)，用β1表示數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響；方程(5)是對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化影響中介變量產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的估計(jì)，用β2表示；方程(6)是對(duì)中介效應(yīng)的估計(jì)，用β3表示直接效應(yīng)，用β2×β4表示中介效應(yīng)，即數(shù)字產(chǎn)業(yè)化影響產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，進(jìn)而影響地區(qū)全要素生產(chǎn)率。

tfpi,t=α1+β1sci,t+γ1controli,t+μi+εi,t

(4)

csi,t=α2+β2sci,t+γ2controli,t+μi+εi,t

(5)

tfpi,t=α3+β3sci,t+β4csi,t+γ3controli,t+μi+εi,t

(6)

式中：tfpi,t為地區(qū)全要素生產(chǎn)率，α1、α2、α3為截距項(xiàng)，β1、β2、β3、β4、γ1、γ2、γ3為待估參數(shù)。

(二)變量設(shè)定

1.被解釋變量

本文被解釋變量為中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率(tfp)及其分解指標(biāo)(effch和tech)。參考學(xué)術(shù)界常用方法[31]，采用基于DEA的Malmquist指數(shù)法測(cè)算中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率。測(cè)算時(shí)所用的產(chǎn)出變量和投入變量如下：

產(chǎn)出變量是中國(guó)省際實(shí)際GDP。以2006年為基期，選取中國(guó)2010—2019年30個(gè)省級(jí)行政單位的名義GDP按照生產(chǎn)總值指數(shù)平減得到實(shí)際GDP，來(lái)衡量各省份的產(chǎn)出。投入變量包括資本存量和勞動(dòng)力。其中勞動(dòng)力采用各省年末從業(yè)人數(shù)衡量；資本存量參考張健華等采用的永續(xù)盤存法估算[32]。估算公式為

Ki,t=(1-δ)Ki(t-1)+Iit/Pit

(7)

式中：i代表省份；t代表年份；K代表實(shí)際資本存量；δ代表物質(zhì)資本經(jīng)濟(jì)折舊率，取值為9.6%[33]；I代表固定資本形成總額；P為以2006年為基期平減后的省際固定資產(chǎn)投資指數(shù)；Iit/Pit表示實(shí)際的固定資本形成總額。以單豪杰測(cè)算[34]出來(lái)的2006年省際資本存量作為基期，因其中重慶市數(shù)據(jù)缺失，故本文采用I/(0.06+g)計(jì)算基期資本存量，I為2006年重慶市固定資本形成總額，g為2001—2005年的投資幾何平均增長(zhǎng)率，2018和2019年的實(shí)際固定資本形成總額由固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)推算得出。

2.解釋變量

本文解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)(de)及其二級(jí)指標(biāo)(sc和cs)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)度對(duì)研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展意義重大，但目前數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展的指標(biāo)并未統(tǒng)一。對(duì)于省際的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度，本文參考葛和平等、楊文溥的相關(guān)研究[11,14]，從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)(如表1所示)。為更加客觀、科學(xué)地測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)，本文引用熵權(quán)法將9個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后，求得各個(gè)指標(biāo)信息熵，對(duì)各個(gè)指標(biāo)賦權(quán)后得到2010—2019年省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)(de)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指數(shù)(sc)和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指數(shù)(cs)。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)

3.控制變量

為更客觀地探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，還需要對(duì)影響全要素生產(chǎn)率的其他變量進(jìn)行控制。本文控制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)(stru，用第三產(chǎn)業(yè)增加值/第二產(chǎn)業(yè)增加值表示)、地區(qū)金融發(fā)展水平(fin，用金融機(jī)構(gòu)存貸款余額/地區(qū)生產(chǎn)總值表示)、地區(qū)投資水平(invest，用固定資產(chǎn)投資/地區(qū)生產(chǎn)總值表示)、政府干預(yù)(gov，采用財(cái)政支出/地區(qū)生產(chǎn)總值表示)和城鎮(zhèn)化水平(urban，用城鎮(zhèn)人口/地區(qū)總?cè)丝诒硎?。

4.數(shù)據(jù)來(lái)源和描述性統(tǒng)計(jì)

考慮到數(shù)據(jù)樣本可得性，以2010—2019年的中國(guó)30個(gè)省級(jí)行政單位作為初始研究樣本(1)文中選取的30個(gè)省級(jí)行政單位包括北京市、天津市、河北省、山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、吉林省、黑龍江省、上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山東省、河南省、湖北省、湖南省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、海南省、重慶市、四川省、貴州省、云南省、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)，不包括西藏自治區(qū)和我國(guó)港澳臺(tái)地區(qū)，其主要原因是西藏自治區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)缺失較多，且不能采用插值法和增長(zhǎng)率法補(bǔ)齊。因此，考慮到數(shù)據(jù)的可得性剔除西藏自治區(qū)和我國(guó)港澳臺(tái)地區(qū)數(shù)據(jù)。。其中省際就業(yè)情況來(lái)自《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其他數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省統(tǒng)計(jì)年鑒。本文運(yùn)用插值法、增長(zhǎng)率法對(duì)缺失數(shù)據(jù)處理后，共獲得指標(biāo)觀測(cè)值數(shù)量為300個(gè)，相關(guān)數(shù)據(jù)描述如表2所示。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)分析

在實(shí)證部分首先檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，表3是基于式(1)所構(gòu)造的計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果。表3中第(1)列列舉了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果，從第(1)列的結(jié)果可以看出，解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)在5%水平下顯著為正，說(shuō)明在樣本期間，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于提高中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率。表3中第(2)列是以技術(shù)進(jìn)步為被解釋變量的回歸結(jié)果，在該模型中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)在5%的水平下顯著為正，說(shuō)明樣本期間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)進(jìn)步起到正向促進(jìn)作用。表3中第(3)列是以技術(shù)效率為被解釋變量的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)為0.007，但并不顯著，說(shuō)明樣本期間內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)效率提高起到正向作用，但這種正向作用并不顯著。綜合來(lái)看，樣本期間內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)提高中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率主要由技術(shù)進(jìn)步主導(dǎo)。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響全要素生產(chǎn)率的OLS回歸模型估計(jì)結(jié)果

對(duì)控制變量做如下解釋：城鎮(zhèn)化水平對(duì)省際全要素生產(chǎn)率起到顯著促進(jìn)作用，說(shuō)明樣本期間內(nèi)，各省份城鎮(zhèn)化水平的推進(jìn)有利于全要素生產(chǎn)率提高，這種促進(jìn)主要是通過(guò)技術(shù)進(jìn)步影響。金融發(fā)展水平的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明樣本期間地區(qū)金融發(fā)展水平可能與當(dāng)?shù)匾胤A賦不匹配，抑制了全要素生產(chǎn)率提高，這種抑制作用主要通過(guò)技術(shù)效率實(shí)現(xiàn)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)系數(shù)不顯著，說(shuō)明樣本期間內(nèi)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)內(nèi)部和產(chǎn)業(yè)間結(jié)構(gòu)存在不合理問(wèn)題，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)不能提高地區(qū)全要素生產(chǎn)率。地區(qū)投資行為和政府干預(yù)對(duì)全要素生產(chǎn)率也沒(méi)有顯著影響，可能原因是企業(yè)投資行為和政府財(cái)政預(yù)算支出的周期較長(zhǎng)，對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響可能反映不及時(shí)，在短期內(nèi)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響不顯著。

考慮到基準(zhǔn)回歸模型中被解釋變量全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率之間可能存在相關(guān)性，本文采用SUR方法進(jìn)行估計(jì)。對(duì)SUR模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，方程擾動(dòng)項(xiàng)之間“無(wú)同期相關(guān)”的檢驗(yàn)p值為0.000，顯著拒絕各方程擾動(dòng)項(xiàng)相互獨(dú)立的原假設(shè)，即全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步、全要素生產(chǎn)率和技術(shù)效率之間存在緊密相關(guān)性，使用SUR方法進(jìn)行系統(tǒng)估計(jì)可以提高估計(jì)效率。估計(jì)的結(jié)果如表4所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)效率提高影響不顯著，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率依然具有顯著正效應(yīng)，且顯著性水平顯著提高，和OLS估計(jì)結(jié)果一致。因此技術(shù)進(jìn)步不斷提高是數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升全要素生產(chǎn)率的主要路徑。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響全要素生產(chǎn)率的SUR回歸模型估計(jì)結(jié)果

綜上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)進(jìn)步主導(dǎo)的全要素生產(chǎn)率具有顯著促進(jìn)作用，假設(shè)H1a得到驗(yàn)證。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前文的基準(zhǔn)回歸中，已經(jīng)采用了SUR回歸來(lái)提高估計(jì)的穩(wěn)健性，在此基礎(chǔ)上，本文考慮從內(nèi)生性問(wèn)題和樣本子區(qū)間估計(jì)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。先是對(duì)內(nèi)生性問(wèn)題的處理，本文在指標(biāo)測(cè)度和數(shù)據(jù)來(lái)源方面參考權(quán)威資料，盡可能多地納入控制變量，并采用雙向固定效應(yīng)模型來(lái)減少遺漏變量和測(cè)量誤差的問(wèn)題，為避免由反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本文選擇為解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)尋找合適的工具變量，采用2SLS進(jìn)行回歸。

借鑒趙濤等和黃群慧等的方法[10，36]，采用1984年的郵電歷史數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)工具變量。中國(guó)信息技術(shù)發(fā)展受傳統(tǒng)電信基礎(chǔ)設(shè)施的影響，選擇郵電歷史數(shù)據(jù)滿足工具變量的相關(guān)性要求。此外，中國(guó)傳統(tǒng)電信基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響會(huì)隨著使用頻率下降而降低，滿足外生性要求。為克服工具變量不隨時(shí)間變化的缺點(diǎn)，參考NUNN et al.的方法[37]，引入隨時(shí)間變化的上一年互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)分別與1984年的郵電數(shù)據(jù)構(gòu)造交互項(xiàng)，作為當(dāng)年省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)的工具變量進(jìn)行2SLS回歸。表5結(jié)果驗(yàn)證了前文結(jié)論。此外對(duì)原假設(shè)“工具變量識(shí)別不足”的檢驗(yàn)，Kleibergen-Paaprk的LM統(tǒng)計(jì)量p值均為0.000，顯著拒絕原假設(shè)；在工具變量弱識(shí)別檢驗(yàn)中，Kleibergen-Paaprk的Wald F統(tǒng)計(jì)量大于Stock-Yogo弱識(shí)別檢驗(yàn)10%水平上的臨界值?？傮w而言，以上檢驗(yàn)說(shuō)明了工具變量選擇的合理性，也進(jìn)一步佐證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)推動(dòng)型的中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率作用顯著的結(jié)論。

表5 工具變量回歸結(jié)果

本文還通過(guò)對(duì)樣本子區(qū)間進(jìn)行估計(jì)作為第二個(gè)穩(wěn)健性檢驗(yàn)?？紤]到在前文對(duì)全要素生產(chǎn)率測(cè)算過(guò)程中，固定資產(chǎn)折舊率取值為9.6%，2018和2019年的資本存量按照增長(zhǎng)率的測(cè)算，可能導(dǎo)致結(jié)果不穩(wěn)健。因此，本文剔除2018和2019年兩年的數(shù)據(jù)，采用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局中固定資產(chǎn)折舊替代折舊率的變化，考察樣本子區(qū)間的模型估計(jì)結(jié)果。表6是樣本子區(qū)間的估計(jì)結(jié)果，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表6 樣本子區(qū)間估計(jì)結(jié)果

(三)異質(zhì)性分析

為了探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)不同維度對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，根據(jù)前文假設(shè)和研究設(shè)計(jì)，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個(gè)維度，更為全面地對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行研究。同樣考慮到全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步、全要素生產(chǎn)率和技術(shù)效率提升之間存在緊密的相關(guān)性，采用SUR回歸提高估計(jì)的效率和穩(wěn)健性。SUR模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，方程擾動(dòng)項(xiàng)“無(wú)同期相關(guān)”的檢驗(yàn)p值為0.000，顯著拒絕擾動(dòng)項(xiàng)之間相互獨(dú)立的原假設(shè)，使用SUR回歸可以提高估計(jì)效率。

1.數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響研究

表7中第(1)—(4)列是采用SUR模型對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化影響全要生產(chǎn)率的估計(jì)結(jié)果。第(1)列和第(2)列是以全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步為被解釋變量的聯(lián)合估計(jì)結(jié)果。解釋變量數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，說(shuō)明數(shù)字產(chǎn)業(yè)化能夠促進(jìn)中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率的提高和技術(shù)進(jìn)步，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化在發(fā)展過(guò)程中能夠不斷創(chuàng)新新興技術(shù)，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，進(jìn)而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升。第(3)(4)列是以全要素生產(chǎn)率和技術(shù)效率為被解釋變量的聯(lián)合估計(jì)結(jié)果，解釋變量數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)技術(shù)效率的影響為負(fù)，但不顯著，說(shuō)明樣本期間內(nèi)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)技術(shù)效率的提高起到抑制作用，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化帶來(lái)的新興技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)而言可能是顛覆性的沖擊，不利于企業(yè)技術(shù)效率提升。因此，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化可以提高技術(shù)進(jìn)步進(jìn)而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高，驗(yàn)證了本文假設(shè)H2。

表7 數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化影響全要素生產(chǎn)率的SUR回歸模型估計(jì)結(jié)果

2.產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響研究

表7中第(5)—(8)列是采用SUR模型對(duì)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化影響全要生產(chǎn)率的估計(jì)結(jié)果。第(5)(6)列顯示了以全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步為被解釋變量的聯(lián)合估計(jì)結(jié)果，解釋變量產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)全要素生產(chǎn)率為正，但并不顯著，說(shuō)明樣本期間產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)全要素生產(chǎn)率起到促進(jìn)作用，但并不明顯；解釋變量產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)顯著為負(fù)，表明產(chǎn)業(yè)數(shù)字化并沒(méi)有提高技術(shù)進(jìn)步，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)可能存在內(nèi)部結(jié)構(gòu)不合理問(wèn)題，導(dǎo)致數(shù)字技術(shù)在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化過(guò)程中，可能對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生顛覆性沖擊，對(duì)技術(shù)進(jìn)步起到抑制作用。第(7)(8)列顯示了以全要素生產(chǎn)率和技術(shù)效率為被解釋變量的聯(lián)合估計(jì)結(jié)果，解釋變量產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)技術(shù)效率的估計(jì)系數(shù)顯著為正，表明樣本期間產(chǎn)業(yè)數(shù)字化顯著提高了技術(shù)效率。數(shù)字經(jīng)濟(jì)利用數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素可以提高傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)效率，有效降低成本，減少風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)效率的提升。因此產(chǎn)業(yè)數(shù)字化影響全要素生產(chǎn)率主要是通過(guò)技術(shù)效率，驗(yàn)證了假說(shuō)H3。

(四)機(jī)制檢驗(yàn)

前文對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化影響全要素生產(chǎn)率的路徑進(jìn)行了理論分析，指出數(shù)字產(chǎn)業(yè)化可以通過(guò)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化來(lái)影響全要素生產(chǎn)率，機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。從表8的第(1)列可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化系數(shù)顯著為正，中介效應(yīng)模型的總效應(yīng)是正向顯著的，前提條件成立。第(2)列對(duì)中介變量的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化確實(shí)顯著提高了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平。第(3)列的中介效應(yīng)回歸結(jié)果顯示，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的回歸系數(shù)為0.020，小于基準(zhǔn)回歸系數(shù)0.029，且產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平在1%的顯著性水平上顯著。同時(shí)，采用Sobel檢驗(yàn)對(duì)中介效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果在1%水平上顯著，表明產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中提高中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率的重要渠道之一，且中介效應(yīng)占比為39.3%，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化起到部分中介作用，假說(shuō)H4得到驗(yàn)證。這進(jìn)一步表明，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化能夠提高傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而促進(jìn)中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率的提高。

表8 機(jī)制檢驗(yàn)

五、研究結(jié)論和政策建議

本文從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個(gè)維度構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，運(yùn)用熵值法測(cè)算2010—2019年中國(guó)省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，并對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能全要生產(chǎn)率的作用及路徑進(jìn)行理論分析，利用中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得出如下結(jié)論：第一，樣本期間內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國(guó)技術(shù)進(jìn)步提高作用更加顯著，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)推動(dòng)型的中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率具有更顯著的促進(jìn)作用；第二，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化主要通過(guò)技術(shù)進(jìn)步影響全要素生產(chǎn)率，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化主要通過(guò)技術(shù)效率影響全要素生產(chǎn)率；第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化可以通過(guò)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化來(lái)提高中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下為了更好地促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率發(fā)展，本文提出如下建議：

第一，加快推進(jìn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，筑牢數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展根基。本文研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著提高中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率，而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)。近年來(lái)，黨中央、國(guó)務(wù)院多次提出擴(kuò)大新基建投資。2020年3月《工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展的通知》將加快新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)排在了首位。新發(fā)展格局下，中國(guó)需要不斷加快5G網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)建設(shè)，穩(wěn)步推進(jìn)大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的替代，加快構(gòu)建服務(wù)數(shù)字轉(zhuǎn)型、融合創(chuàng)新的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)體系，推動(dòng)新基建和新型產(chǎn)業(yè)組織相結(jié)合，發(fā)揮數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中的協(xié)同效應(yīng)，努力使數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為推動(dòng)全要素生產(chǎn)率提升的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)和有效路徑。

第二，大力支持?jǐn)?shù)字技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化能夠通過(guò)技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)中國(guó)全要素生產(chǎn)率的提高，因此我們應(yīng)當(dāng)在守住風(fēng)險(xiǎn)的底線下，給足“試點(diǎn)容錯(cuò)”空間，鼓勵(lì)和完善配套產(chǎn)業(yè)發(fā)展，增加數(shù)字技術(shù)領(lǐng)域研發(fā)投入，占領(lǐng)數(shù)字技術(shù)領(lǐng)域高地，強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)研究，自主研發(fā)創(chuàng)新數(shù)字核心技術(shù)。同時(shí)，在構(gòu)建自主研發(fā)創(chuàng)新數(shù)字技術(shù)體系的基礎(chǔ)上，加快建設(shè)數(shù)字技術(shù)跨國(guó)公司，加強(qiáng)全球數(shù)字技術(shù)的共享，通過(guò)全球范圍內(nèi)的產(chǎn)業(yè)鏈合作對(duì)接以及數(shù)字技術(shù)人才的流動(dòng)，推動(dòng)全球數(shù)字技術(shù)發(fā)展，構(gòu)建公平競(jìng)爭(zhēng)、合理有序的數(shù)字技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)，從而通過(guò)自主創(chuàng)新數(shù)字技術(shù)和全球范圍內(nèi)的技術(shù)共享，更好地促進(jìn)中國(guó)技術(shù)進(jìn)步以及省際全要素生產(chǎn)率的提高。

第三，加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型，提高產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化主要通過(guò)技術(shù)效率影響全要素生產(chǎn)率。首先，我們應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)政府、企業(yè)和高校等組織的數(shù)據(jù)共享，提升數(shù)據(jù)資源的整合和使用效率，建立共享機(jī)制；其次，應(yīng)當(dāng)加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)利用數(shù)字技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)資源的分析和使用效率，降低傳統(tǒng)企業(yè)成本，構(gòu)建數(shù)字化經(jīng)營(yíng)決策以及生產(chǎn)體系，提高傳統(tǒng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率；最后，應(yīng)該加強(qiáng)數(shù)字信息的保護(hù)和數(shù)字環(huán)境治理，建立健全產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的信息安全體系，為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供安全保障，降低傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)風(fēng)險(xiǎn)。由此，才能更好地促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合，利用數(shù)字技術(shù)培育傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展新動(dòng)能，推進(jìn)中國(guó)全要素生產(chǎn)率的提升和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

六、結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升地區(qū)全要素生產(chǎn)率的作用和路徑進(jìn)行研究，證實(shí)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展更多賦能技術(shù)進(jìn)步型的地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升，豐富了地區(qū)全要素生產(chǎn)率驅(qū)動(dòng)因素的研究視角。按數(shù)字經(jīng)濟(jì)構(gòu)成分解為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，采用SUR回歸對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的路徑進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化主要通過(guò)技術(shù)進(jìn)步影響全要素生產(chǎn)率，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化主要通過(guò)技術(shù)效率提升影響全要素生產(chǎn)率，這一發(fā)現(xiàn)對(duì)全面認(rèn)識(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的作用以及提升全要素生產(chǎn)率的路徑選擇無(wú)疑具有重要意義。在充分認(rèn)識(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和全要素生產(chǎn)率關(guān)系的基礎(chǔ)上，論證“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化-產(chǎn)業(yè)數(shù)字化-全要素生產(chǎn)率”這一中介路徑，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代全要素生產(chǎn)率提高和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供實(shí)施路徑。本文不足之處在于對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升地區(qū)全要素生產(chǎn)率的路徑研究方面，研究?jī)H限于“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化-產(chǎn)業(yè)數(shù)字化-全要素生產(chǎn)率”一條路徑，可能存在其他的影響路徑尚未研究?？傮w而言，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)技術(shù)進(jìn)步型的全要素生產(chǎn)率提升具有積極作用，然而數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的創(chuàng)新效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)效應(yīng)等因素是否會(huì)影響全要素生產(chǎn)率的提升，這是未來(lái)可進(jìn)一步探究的方向。